Analyse der Lohngleichheit zwischen weiblichen und männlichen Angestellten der Verwaltung des Kantons Zürich

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Ergebnisbericht

Analyse der Lohngleichheit zwischen weiblichen und männlichen Angestellten der Verwaltung des Kantons Zürich

Ergebnisbericht für:

Kanton Zürich

Finanzdirektion Personalamt Walcheplatz 1 8090 Zürich

28.9.2021, Vers. 1.0

perinnova compensation GmbH Kasinostrasse 19

5001 Aarau T: 062 836 95 40 F: 062 836 95 49

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Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung und Ausgangslage ... 3

2 Datengrundlage ... 4

3 Berechnungsmethode ... 5

3.1 Analyse mit Standard-Analysemodell des Bundes (Modul 1) ... 5

3.2 Variablenspezifikation für das Standard-Analysemodell ... 7

3.2.1 Abhängige, d.h. zu erklärende, Variable „Lohn“ ... 7

3.2.2 Persönliche Qualifikationsmerkmale ... 8

3.2.3 Arbeitsplatzbezogene Merkmale ...10

4 Ergebnisse ...15

4.1 Unbereinigter Verdienstabstand („gender pay gap“) ... 15

4.2 Ausgewählte deskriptive Ergebnisse ... 15

4.3 Ergebnisse der Regressionsanalyse ... 18

4.4 Einhalten der Lohngleichheit - Bedeutung und Interpretation der Ergebnisse ... 21

4.5 Ergänzende Berechnung für Direktionen ... 23

4.5.1 Unbereinigter Verdienstabstand pro Direktion ...23

4.5.2 Ergebnisse der Regressionsanalysen für die Direktionen ...24

5 Zitierte Quellen ...25

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1 Einleitung und Ausgangslage

perinnova compensation GmbH (nachfolgend „perinnova“) wurde durch das Personalamt des Kantons Zürich (nachfolgend: „Personalamt“) zum zweiten Mal beauftragt, eine Lohn- gleichheitsprüfung zwischen weiblichen und männlichen Mitarbeitenden der Verwaltung des Kantons Zürich vorzunehmen.

Die Berechnung der Lohngleichheitsanalyse folgte exakt den Vorgaben des Standard- Analysemodells des Bundes (Modul 1, bekannt als „Logib“), das der Bund Arbeitgebenden zur Analyse der Lohngleichheit im eigenen Betrieb zur Verfügung stellt¹.

Im Vergleich zu den Berechnungen im Jahr 2018 ergeben sich die nachstehenden Unter- schiede und somit ist ein Vergleich der Ergebnisse unseres Erachtens nicht sinnvoll:

1) Anlass: Anlass der Lohngleichheitsanalyse 2021 des Kantons Zürich ist das ergänzte Gleichstellungsgesetz. Der Kanton Zürich ist für die Durchführung der Lohngleich- heitsanalyse in Übereinstimmung mit Art.13a GIG bis Art. 13i GlG verantwortlich.

2) Zusammensetzung des analysierten Personalkörpers: Die Berechnung erfolgte dieses Mal ohne die Gerichte und ohne das Notariatswesen. Für diese wurde, falls die jeweilige Organisationseinheit zu Beginn des Jahres 2021 mehr als 100 Mitarbeiten- de beschäftigte, jeweils eine separate Analyse erstellt.

3) Unterschiedliche Variablenspezifikationen: Im Vergleich zu den letztmaligen Berech- nungen, die sich lediglich weitestgehend an der Berechnungsmethode, die im Modul 1 Analyse-Tool „Logib“ des eidgenössischen Büros für die Gleichstellung von Frau und Mann (EBG) implementiert ist, orientierten, wurden dieses Mal alle Variablen exakt gemäss der vorgeschriebenen Spezifikation aufbereitet. Abweichungen zu den letztmaligen Berechnungen ergeben sich wie folgt:

a. Zu erklärender Lohn: Aufnahme aller Inkonvenienzen in die zu analysierenden Löhne (nicht enthalten in den zu analysierenden Löhnen im Jahr 2018).

b. Ausbildungsniveaus (eines der persönlichen, die Löhne teilweise erklärendes Merkmal der Analyse): letztmalig jeweils von der Funktion abgeleitet. Dieses Mal wurden, wie methodengemäss erforderlich, die individuell vorhandenen höchsten Ausbildungsabschlüsse durch das Personalamt in einem eigenstän- digen Projekt erhoben und für die Analyse zur Verfügung gestellt.

Dieser Bericht enthält eine Beschreibung des Vorgehens bei der Berechnung (Datengrund- lage und Spezifikation der Variablen der berechneten Regressionsmodelle) sowie die Ergeb- nisse der Lohngleichheitsanalyse.

1 Weiterführende Dokumentation von ‘Logib’:

https://www.ebg.admin.ch/ebg/de/home/dienstleistungen/logib-triage/logib-modul-1.html

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2 Datengrundlage

Die Datenquelle, die perinnova für die Prüfung verwendete, wurde durch das Personalamt des Kantons Zürich erstellt und an perinnova übermittelt. Es handelt sich dabei um Perso- nalstammdaten aus dem Personalinformationssystem SAP. Die Datenbasis umfasste das Personal aller Direktionen, der Staatskanzlei, der Behörden (z.B. Datenschutzbeauftragte/r, Aufsichtsbehörde), Notariate und Gerichte.

Die erfassten Daten und Löhne entsprechen dem Stand des Monats Dezember 2020. Alle gemäss logib-Methode auszuschliessenden Einzeldaten mit speziellen Anstellungsbedin- gungen wie Lernende, Praktikanten, Aushilfen und Datensätze mit einem Lohn oder Be- schäftigungsgrad von 0 (inaktive Anstellungen) wurden von der Analyse ausgeschlossen:

Anzahl erhaltene Datensätze/Anstellungen: 69’885

Ausschluss I: Lohnreglemente* 32’669

Ausschluss II: Datensätze mit Lohn von 0 360

Anzahl verbleibende Datensätze nach Ausschluss I und II 36’856

Ausschluss III: Mitarbeitendenkreise** 411

Anzahl verbleibende Datensätze nach Ausschluss III 36’445

Ausschluss IV: Aspirant*innen Zürcher Polizeischule und soziale Berufe in Ausbildung (Studierende) 111

Ausschluss V: Datensätze mit Pensum/Beschäftigungsgrad 0 (inaktive) 122

Anzahl verbleibende Datensätze für Analyse/Berechnungen 36’212

Eingrenzung Grundgesamtheit --> Analysedatensatz

*: Ausschluss Reglemente '#' (keine Information zu Reglement vorhanden), 80 (Lernende), 82 (Div. Praktikant*innen und Auszubildende), 90 (Praktikant*innen, Schüleraushilfen, Dolmetscher*innen), 26 (Kurzkursleitende), 92 (Nebenbeschäftigungen, Vergütung Kommissionen/Behörden)

**: Ausschluss Mitarbeitendenkreise: 22 (Auditoren), 45 (Kurzkursleitende), 62 (Praktikant*innen), 73 (Nebenerwerb), 80 (Abfindung/Anstellungsverlängerung), 81 (Kompensation BAM), 82 (Anstellungsverl-LP), 85 (Ruhegehalt)

Detailliertere Informationen zum Datensatz in Form deskriptiver Statistiken sind in Kapitel 4.2 enthalten.

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3 Berechnungsmethode

3.1 Analyse mit Standard-Analysemodell des Bundes (Modul 1)

Bei der Analyse der Lohngleichheit geht es um die Feststellung der Vermutung von Lohn- gleichheit, bzw. im umgekehrten Fall, von Lohndiskriminierung. Lohndiskriminierung ist der nicht durch objektive Faktoren erklärbare und somit diskriminierende Teil des Lohnunter- schieds. Die Lohndiskriminierung gibt an, wie viel Frauen bei sonst gleichwertigen Voraus- setzungen weniger verdienen als Männer. Dazu wird anhand von Regressionsrechnungen geprüft, wie die Geschlechtszugehörigkeit sich auf die Lohnhöhe auswirkt:

• Es wird erstens berechnet, um wie viele Prozente die Lohnhöhe sinkt oder – selten – steigt, wenn bei der Variable Geschlecht der Wert von 1 (Mann) auf 2 (Frau) wech- selt.

• Zweitens wird berechnet, ob die soeben erwähnte und mit der Variable Geschlecht verbundene prozentuale Steigerung („Effekthöhe“) statistisch signifikant verschieden von Null auf dem 5%-Niveau ausfällt. „Statistisch signifikant“ auf dem 5%-Niveau von Null verschieden bedeutet: Die Wahrscheinlichkeit liegt bei 95% und mehr, dass zu Recht ein Einfluss des Geschlechts auf die Lohnhöhe angenommen wird. Ist dies der Fall, so ist Lohngleichheit im engeren Sinne nicht gegeben. Lohngleichheit im engeren Sinne würde bedeuten, dass die Geschlechtszugehörigkeit keinen signifikanten Einflussfaktor für die Lohnhöhe darstellt.

• Drittens wird geprüft, ob die Höhe des Effekts erstens mehr als 5% Lohndifferenz be- trägt und diese Einflusshöhe zweitens auf dem Niveau von 5% Irrtumswahrschein- lichkeit signifikant höher als 5% ausfällt. Liegt eine Differenz vor, die signifikant mehr als 5% beträgt, so liegt keine Lohngleichheit im Sinne des Beschaffungswesens des Bundes, bzw. der Standardanalysemethode vor. Umgekehrt bedeutet eine signifikan- te Lohndifferenz unterhalb der Toleranzschwelle von 5%, dass Lohngleichheit im Sinne der Standardanalysemethode des Bundes vorliegt. Dieses Resultat ist bei der Standardanalysemethode des Bundes also das entscheidende.

Neben dem Geschlecht gehen weitere, die Lohnhöhe jeweils teilweise erklärende, Variablen in die standardisierten Regressionsgleichungen ein. Dazu gehören Dienstalter, Anzahl Aus- bildungsjahre, potenzielle Erwerbserfahrung in Jahren, mit einer Stelle verbundene berufliche Stellung und das betriebliche Kompetenzniveau der Stelle.

Anhand der durch das Merkmal Geschlecht erklärten Lohndifferenz wird beurteilt, ob Lohn- gleichheit zwischen Frau und Mann angenommen werden darf oder nicht.

Nachstehend ist ein Auszug aus einem Methodendokument des eidgenössischen Büros für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG aufgeführt (EBG, 2017, S. 2 f.):

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«Das im Rahmen der Überprüfung der Einhaltung der Lohngleichheit bei öffentlichen Be- schaffungen des Bundes verwendete Standard-Analysemodell dient dazu, den Lohn der Ar- beitnehmerinnen und Arbeitnehmer anhand von persönlichen Qualifikationsmerkmalen (Ausbildung, Dienstalter und potenzielle Erwerbserfahrung), von arbeitsplatzbezogenen Fak- toren (Betriebliches Kompetenzniveau und berufliche Stellung) sowie anhand des Ge- schlechts zu erklären (vgl. Abbildung 1 unten). «Bei sonst gleichen Bedingungen kann an- hand dieser Methode ermittelt werden, welcher Teil der Lohndifferenz nicht durch objektive, lohnrelevante Faktoren erklärt werden kann (=geschlechtsspezifische Lohndiskriminierung).

Oder anders gesagt ist es mit dieser Methode möglich, zu bestimmen, welche Lohndifferen- zen zwischen Frauen und Männern in einem Unternehmen bei vergleichbaren persönlichen und berufsbezogenen Merkmalen bestehen.

Das bei der Überprüfung der Lohngleichheit im Beschaffungswesen des Bundes verwendete Standard-Analysemodell beschränkt sich auf die obengenannten fünf Faktoren. Zugleich wurde eine sogenannte Toleranzschwelle von 5% eingeführt. Diese gleicht jenen Teil aus, der durch weitere objektive, unternehmensspezifische Faktoren erklärt werden könn- te.» (Hervorhebung perinnova)

«Die Toleranzschwelle von 5% gilt ausschliesslich für Überprüfungen im Rahmen des Be- schaffungswesens des Bundes. Wenn die geschlechtsspezifische Lohnungleichheit, d.h. der auf das Geschlecht zurückzuführende Unterschied, nach Berücksichtigung der fünf Faktoren Ausbildung, Dienstalter, potenzielle Erwerbserfahrung, betriebliches Kompetenzniveau und berufliche Stellung statistisch signifikant über der Toleranzschwelle von 5% liegt, gelten die Voraussetzungen bezüglich Lohngleichheit für den Erhalt eines Auftrags des Bundes als nicht erfüllt.»

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Hinweis: Die Berechnungen gemäss dem Standard-Analysemodell sind auf systemati- sche Diskriminierungen beschränkt und schliessen nicht aus, dass im Einzelfall dis- kriminierende Löhne vorliegen können.

3.2 Variablenspezifikation für das Standard-Analysemodell

3.2.1 Abhängige, d.h. zu erklärende, Variable „Lohn“

Inhalt der Variable bildet der natürliche Logarithmus der individuellen Monatsgesamtlöhne.

Die Monatsgesamtlöhne enthalten die nachstehenden Bestandteile:

1. Monatsgrundlohn im Referenzmonat (Dezember 2020) für 100%-Pensum exkl. Anteil 13. Monatslohn.

2. Anteil 13. Monatslohn im Referenzmonat (Dezember 2020) für 100%-Pensum.

3. Sonderzahlungen: In der Referenzperiode (Januar 2020 – Dezember 2020) durchschnittlich pro Monat ausbezahlte Sonderzahlungen wie bspw.:

a. Zulagen für für besondere (Dienst-)Leistungen (PVO 26 Zulagen zur Gewin- nung oder Erhaltung vorzüglicher Angestellter (PVO 27)

b. Honorarentschädigungen (Gutachten, Beratungen) c. Dienstaltersgeschenke

d. Sitzungsgelder

e. Referentenentschädigungen

4. Zulagen: In der Referenzperiode (Januar 2020 – Dezember 2020) durchschnittlich pro Monat ausbezahlte Stellvertretungs- und Funktionszulagen sowie Inkonvenienz- Zulagen (z.B. sämtliche Wochenend- und Feiertagszulagen; Pikettentschädigungen;

Schichtzulagen).²

Logib rechnet diese Lohnbestandteile anhand des Beschäftigungsgrads im Referenzmonat (hier: Dezember 2020) auf ein 100%-Pensum hoch und standardisiert die hochgerechneten Werte unter Zuhilfenahme der individuellen und betriebsüblichen wöchentlichen Arbeitszeit (hier: 42 Wochenstunden³).

Schliesslich erfolgt in Logib eine Transformation der standardisierten Monatsgesamtlöhne in den natürlichen Logarithmus, weil die Verteilung der Löhne ohne diese Transformation so- genannt ‚rechtsschief‘ wäre. Das bedeutet, dass tiefere Löhne häufiger vorkommen als höhe- re/hohe Werte. Die Berechnung einer linearen Regressionsrechnung mit Kleinstquadrate-

2 Das kantonale Personalamt verfügt über die vollständige Lohnartenliste und deren Ein-/Ausschluss in die Zulagen oder Sonderzahlungen der vorliegenden Analyse.

3 Beim Kanton Zürich waren ausser der 42-Stunden-Woche im Bereich der landwirtschaftlichen Funk- tionen noch 48-Stunden-Wochen im Analysedatensatz enthalten.

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schätzer (OLS) setzt allerdings eine Verteilung der zu erklärenden Variable Lohn voraus, die annähernd normalverteilt ist, bzw. einer Gauss’schen Glockenkurve folgt. Mit der Transfor- mation in den natürlichen Logarithmus wird eine besser normalverteilte Variable erzeugt.

3.2.2 Persönliche Qualifikationsmerkmale 3.2.2.1 Variable „Geschlecht“

Das Merkmal „Geschlecht“ wurde für die Analyse als sogenannte ‘dummy’-Variable codiert mit 1 (Mann) und 2 (Frau).

3.2.2.2 Variable „Dienstjahre“

Die Berechnung der Anzahl Dienstjahre erfolgt anhand des fiktiven Eintrittsdatums, das beim Kanton Zürich im Personalinformationssystem SAP hinterlegt ist.⁴

Berechnet wurde dann das Dienstalter mit der Formel 2020 (Jahr der Datenerhebung) minus die Jahreszahl aus dem verwendeten fiktiven Eintrittsdatum.

3.2.2.3 Variable „Anzahl Bildungsjahre“

Bei der Codierung wurde entlang der auf der nächsten Seite aufgeführten Code-Liste des eidgenössischen Büros für die Gleichstellung von Frau und Mann vorgegangen:

4 «Um das Dienstalter bestimmen zu können, wird vom fiktiven Eintrittsdatum ausgegangen. Es wird berechnet, indem die Dauer sämtlicher Anstellungen beim Kanton addiert werden. Diese Dauer wird dann vom effektiven Eintrittsdatum abgezogen.

Unabhängig davon, ob Sie die Stelle innerhalb der kantonalen Verwaltung gewechselt haben oder in die Privatwirtschaft abgewandert und später wieder beim Kanton eingetreten sind, werden Ihnen all die Jahre, die Sie bereits einmal beim Kanton gearbeitet haben, angerechnet. Deshalb ist es wichtig, dass Sie Ihre früheren kantonalen Anstellungen zu Beginn Ihrer Anstellung Ihren Personalverantwort- lichen mitteilen. Nicht anrechenbar für das "kantonale Dienstalter" sind Anstellungen bei Gemeinden oder bei anderen Kantonen.»

Quelle: https://www.zh.ch/de/arbeiten-beim-kanton/fuer-hr-profis/handbuch-

personalrecht/begruendung-des-arbeitsverhaeltnisses/berechnung-der-dienstjahre--fiktives- eintrittsdatum.html (abgerufen im November 2021).

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Der höchste individuelle Ausbildungsabschluss wurde durch das Personalamt des Kantons Zürich geliefert. In einem eigenen Projekt wurden durch das Personalamt diese individuellen Informationen erhoben. Die individuell höchsten Ausbildungsab- schlüsse sind also das Ergebnis einer Selbstdeklaration durch die Mitarbeitenden. Im Gegensatz zur Berechnung im Jahre 2018 kann in diesem Punkt nun den Vorgaben des Standard-Analysemodells des Bundes gefolgt werden. Das damalige Vorhaben zur Verbesserung der Datenqualität in diesem Punkt wurde umgesetzt.

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Den verwendeten acht Ausbildungsstufen werden gemäss logib eine bestimmte Anzahl Jahre zugeordnet. Die einzelnen Codes erhalten folgende Anzahl von Bildungsjahren:

1 = 17 Bildungsjahre 2 = 15 Bildungsjahre 3 = 14 Bildungsjahre 4 = 15 Bildungsjahre⁵ 5 = 13 Bildungsjahre 6 = 12 Bildungsjahre 7 = 11 Bildungsjahre 8 = 7 Bildungsjahre

3.2.2.4 Variable „Anzahl (potentielle) Erwerbsjahre“

In Logib wird die Variable Anzahl (potentielle) Erwerbsjahre mittels einer Formel aus Le- bensalter und Anzahl Ausbildungsjahre berechnet: Anzahl Erwerbsjahre = Alter minus Aus- bildungsjahre minus sechs Vorschuljahre

Somit wird diese Variable rein anhand der codierten Anzahl Bildungsjahre berechnet.

3.2.2.5 Variable „Anzahl Erwerbsjahre im Quadrat“

Formel zur Berechnung der Variable: Anzahl Erwerbsjahre im Quadrat.

Diese quadrierte Variable ist im standardisierten Logib-Regressionsmodell deswegen aufge- nommen worden, weil ein linearer Zusammenhang zwischen Anzahl Erfahrungsjahren und Lohn nicht angenommen werden kann. Es handelt sich also um eine Art „Korrekturvariable“.

3.2.3 Arbeitsplatzbezogene Merkmale

Das Standard-Analysemodell berücksichtigt zusätzlich zu den persönlichen Qualifikations- merkmalen zwei stellenbasierte Variablen: ‘Betriebliches Kompetenzniveau’ und ‘berufliche Stellung’.

In Organisationen mit einer analytischen Funktionsbewertung erfolgt die Zuordnung zu den Codes mit Vorteil auf dieser Grundlage. Beim Kanton Zürich ist das die VFA-Methode. Für die beiden stellenbasierten Merkmale ‘betriebliches Kompetenzniveau’ und ‘berufliche Stel- lung’ wurden deswegen zwei möglichst gut auf das kantonalzürcherische VFA-Lohnsystem zugeschnittene Codierungen erstellt.

5 Zu Code 4: Ausbildungen an einem Lehrerseminar sind gemäss Logib auf die Stufe PH/Bachelor (Code 2) gestellt. Die Codes 2 und 4 werden deshalb bei den nachfolgenden Auswertungen zusammengefasst behandelt. Da es unter dem Kantonspersonal nur wenige Mitarbeitende mit Code 4 gibt, werden dadurch die Resultate von Code 2 nur geringfügig beeinflusst.

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Die Inhalte der beiden Variablen, bzw. Merkmale, wurden gemäss einem zweistufigen Vor- gehen festgelegt:

1. In einem ersten Schritt wurde für jede im Datensatz existierende Kombination aus Richtpositionsbezeichnung (RPU) und Lohnklasse (LK) festgelegt, ob es sich um eine Führungs- oder Fachfunktion handelt. Beispiele:

a. Sektorleiter/in in LK 16  Führung b. Adjunkt/in in LK 16  Fachfunktion

2. In einem zweiten Schritt wurden die vier respektive fünf Ausprägungsstufen der beiden Merkmale auf der Basis der Lohnklassen wie nachstehend beschrieben festgelegt.

3.2.3.1 Variable „Berufliche Stellung“

Für die Variable ‚Berufliche Stellung’ wird in logib ebenfalls die Systematik der Lohnstruktur- datenerhebung des Bundesamtes für Statistik verwendet. Gemäss dieser hat die Variable

‚Berufliche Stellung’ fünf Ausprägungen: 1 ‚Oberes Kader‘; 2 ‚Mittleres Kader‘; 3 ‚Unteres Kader‘; 4 ‚Unterstes Kader‘; 5 ‚Ohne Kaderfunktion’.

Kategorie Beschreibung

Berufliche Stellung 1 Oberstes und oberes Kader

Leitung oder Mitwirkung in der obersten Geschäftsführung:

Gestaltung oder Mitgestaltung der Unternehmenspolitik

Verantwortung oder Mitverantwortung für die Realisierung der Unternehmens- ziele

Koordination der verschiedenen Leitungsfunktionen

Zuständigkeit für Politik und Zielerfüllung in einem bestimmten Verantwortungs- bereich

Berufliche Stellung 2 Mittleres Kader

Bereichsleitung, hohe Stabsfunktionen:

Verantwortung für Planung und Organisation in einem bestimmten Geschäftsbe- reich

Mitwirkung bei der Entwicklung von langfristigen Massnahmenplänen Berufliche Stellung 3 Unteres und unterstes Kader

Ausführungsorientierte Leitung eines Teilbereichs, qualifizierte Stabsfunktionen:

Verantwortung für die Realisierung von Aufträgen im eigenen Tätigkeitsbereich Beteiligung an Planung und Organisation

Berufliche Stellung 4 Unterstes Kader

Überwachung von Arbeiten gemäss genauer Anleitung:

Beaufsichtigung der laufenden Arbeiten

Fallweise Beteiligung an Planung und Organisation Berufliche Stellung 5 Mitarbeitende ohne Kaderfunktion

Die Variable wird nach erfolgter Codierung der Funktionen zu den fünf Stufen anschliessend in fünf «Dummy Variablen» zerlegt, von denen pro Datensatz nur eine Variable die Ausprä- gung 1 annimmt und die anderen vier die Ausprägung 0.

3.2.3.1.1 Codierung für das Verwaltungspersonal

Bei der Zuteilung der Merkmalsausprägungsstufen zu den Kombinationen aus RPU und LK wurde insbesondere aus einer Gender-Perspektive darauf geachtet, dass nicht alle Fach-

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funktionen wegen fehlender Führungsfunktion automatisch die berufliche Stellung 5 erhalten (keine Kaderfunktion), sondern dass die am höchsten in den Lohnklassen eingereihten Fach- funktionen (z.B. in LK 24) bis in die Stufe berufliche Stellung 2 reichen (also zweitoberste Kategorie, ‘Mittleres Kader’ genannt).

Die Codierungen wurden wie folgt festgelegt:

LK Berufliche Stellung Fachfunktion Berufliche Stellung Führungsfunktion 1

Mitarbeitende ohne Kaderfunktion

Mitarbeitende ohne Kaderfunktion 2 3

4 5

Unterstes Kader 6 7

8 9 10 11 12 13 14 15

16 Unterstes Kader Unteres und unterstes Kader 17 18

19

Unteres und unterstes Kader Mittleres Kader 20 21

22 23 24

Mittleres Kader Oberstes und oberes Kader 25 26

27 28 29

3.2.3.1.2 Codierung für Lehrpersonen

Für die Mitarbeitenden der Lohnreglemente 09, 10, 11, 12 und 24 wurden die Merkmalsaus- prägungen genau gleich festgelegt. Allerdings mussten die jeweiligen Lohnklassen des ent- sprechenden und vorgenannten Reglements in diejenigen der Lohnreglemente 01/05 über- führt werden. Anschliessend wurden dieselben Codierungen für Fach- und Führungsfunktio- nen bei den Lehrpersonen verwendet wie für die Verwaltungsmitarbeitenden in den Lohnreg- lementen 01/05.

Das Personalamt verfügt über die vollständige Code-Liste.

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3.2.3.2 Variable „betriebliches Kompetenzniveau der Stelle“

Gemäss Lohnstrukturdatenerhebung des Bundes besitzt die Variable ’betriebliches Kompe- tenzniveau’ vier Ausprägungen:

1 = Tätigkeit mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben 2 = Tätigkeit mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 3 = Tätigkeit mit Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse voraussetzen 4 = Tätigkeit mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben

Diese vier Ausprägungsstufen sind auch für Lohngleichheitsprüfungen mit der logib-Methode zu verwenden.

Die Variable wird nach erfolgter Codierung der Funktionen zu den vier Stufen anschliessend in fünf «Dummy Variablen» zerlegt, von denen pro Datensatz nur eine Variable die Ausprä- gung 1 annimmt und die anderen vier die Ausprägung 0.

3.2.3.2.1 Codierung für das Verwaltungspersonal

Beim Merkmal ‘betriebliches Kompetenzniveau’ verfügten wir anhand der VFA-Merkmale über zu wenig Anhaltspunkte, um unterschiedliche Codes hinsichtlich betrieblichem Kompe- tenzniveau für Fach- und Führungsfunktionen in denselben Lohnklassenbereichen zu verge- ben. So wurde eine einzige Zuordnungslogik von LK-Bandbreiten zu den vier Stufen der betrieblichen Kompetenzniveaus verwendet:

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LK Betriebliches Kompetenzniveau 1

Tätigkeit mit einfachen manuellen oder routinemässigen Aufgaben.

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Tätigkeit mit Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse voraussetzen 13 14

15 16

Tätigkeit mit komplexeren technischen oder praktischen Aufgaben 17 18

19 20 21

Tätigkeit mit höchst komplexen Problemlöse-/Entscheidungsaufgaben 22 23

24 25 26 27 28 29

3.2.3.2.2 Codierung für das Lehrpersonal

Für die Mitarbeitenden der Lohnreglemente 09, 10, 11, 12 und 24 wurden die Merkmalsaus- prägungen genau gleich festgelegt. Allerdings mussten die jeweiligen Lohnklassen des ent- sprechenden und vorgenannten Reglements in diejenigen der Lohnreglemente 01/05 über- führt werden. Anschliessend wurden dieselben Codierungen für Fach- und Führungsfunktio- nen bei den Lehrpersonen verwendet wie für die Verwaltungsmitarbeitenden in den Lohnreg- lementen 01/05.

Das Personalamt verfügt über die vollständige Code-Liste.

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4 Ergebnisse

4.1 Unbereinigter Verdienstabstand („gender pay gap“)

Der „unbereinigte Verdienstabstand“ (‚gender pay gap‘) ist definiert als der Unterschied im Durchschnittslohn zwischen den Geschlechtern. In der Regel wird in Prozent angegeben, wie viel Frauen weniger verdienen als Männer (vgl. hierzu Schär Moser / Strub (2011):

39/40).

Ohne Berücksichtigung irgendwelcher die Löhne teilweise erklärender Merkmale existiert in der Verwaltung des Kantons Zürich ein unbereinigter Verdienstabstand zwischen Frauen und Männern von 6.0%⁶: Um so viele Prozent liegt der durchschnittliche Monatsgesamtlohn der 13’206 männlich besetzten Anstellungen im Datensatz höher als derjenige der 23’006 weiblich besetzten Anstellungen.

Für die Prüfung der Lohngleichheit ist der unbereinigte Verdienstabstand lediglich als Kenn- zahl dienlich, die den Brutto-Unterschied zwischen den Löhnen von weiblichen und männli- chen Mitarbeitenden vor der Berücksichtigung von Merkmalen der Anstellungen weiblicher und männlicher Mitarbeitenden aufzeigt. Die personen- und arbeitsplatzbezogenen Merkma- le fliessen in die statistischen Prüfungen mit Regressionsanalysen ein und erklären diesen unbereinigten Lohnunterschied zumindest teilweise.

4.2 Ausgewählte deskriptive Ergebnisse

Die nachstehenden Tabellen enthalten Übersichten zu den deskriptiven Kennwerten des Analysedatensatzes:

6 Die Berechnung des unbereinigten Verdienstabstands erfolgt als Division: Die Differenz Durch- schnittlohn Männer minus Durchschnittslohn Frauen wird geteilt durch den Durchschnittslohn der Männer.

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Deskriptive Ergebnisse zu Personen- und arbeitsplatzbezogenen Merkmalen Durchschnittswerte der persönlichen Erklärungsmerkmale

Männer Frauen (N =

13’206) (N = 23’006)

Alter (in Jahren) 45.9 43.2

Ausbildungsjahre 14.6 15.0

Erwerbsjahre potenziell 25.4 22.2

Dienstjahre 13.0 10.3

Anteile der arbeitsplatzbezogenen Erklärungsmerkmale

Kompetenzniveau Anzahl Anteil Anzahl Anteil

1 Tätigkeit mit höchst komplexen Problemlöse-

/Entscheidungsaufgaben 2’766 20.9% 2’462 10.7%

2 Tätigkeit mit komplexeren technischen oder praktischen

Aufgaben 7’519 56.9% 16’943 73.6%

3 Tätigkeit mit Aufgaben, die Berufs-/Fachkenntnisse

voraussetzen 2’017 15.3% 1’938 8.4%

4 Tätigkeit mit einfachen manuellen oder routinemässigen

Aufgaben 904 6.8% 1’663 7.2%

Total 13’206 100.0% 23’006 100.0%

Anzahl Mitarbeitende nach beruflicher Stellung

Berufliche Stellung Anzahl Anteil Anzahl Anteil

1 Oberes Kader 172 1.3% 52 0.2%

2 Mittleres Kader 1’232 9.3% 823 3.6%

3 Unteres Kader 7’896 59.8% 14’668 63.8%

4 Unterstes Kader 1’750 13.3% 4’139 18.0%

5 Ohne Kaderfunktion 2’156 16.3% 3’324 14.4%

Total 13’206 100.0% 23’006 100.0%

Basis: Grundgesamtheit gültig, in die Analyse eingeschlossen

Basis: Grundgesamtheit gültig, in die Analyse eingeschlossen. N = Anzahl Personen.

Erwerbsjahre potenziell = Alter minus Ausbildungsjahre minus sechs Jahre Vorschule.

Ausbildungsjahre (hergeleitet aus Ausbildungsabschlüssen) sind wie folgt bestimmt: Master / Uni

= 17 Jahre, Bachelor / FH / PH = 15 Jahre, höhere Berufsausbildung = 14 Jahre, Lehrpatent = 15 Jahre, Matura / Berufsmaturität = 13 Jahre, Berufsausbildung EFZ = 12 Jahre,

unternehmensinterne Ausbildung = 11 Jahre, obligatorische Schule = 7 Jahre.

Männer Frauen

Basis: Grundgesamtheit gültig, in die Analyse eingeschlossen

Männer Frauen

Bei den persönlichen Qualifikationsmerkmalen fällt auf, dass im Durchschnitt wenige Unter- schiede mit Blick auf die Ausbildungsabschlüsse bei den weiblichen und männlichen Mitar- beitenden vorhanden sind. Deutlicher fallen die Unterschiede aus beim Dienstalter. Aufgrund der kalkulatorischen Festlegung der potentiellen Erwerbsjahre per Formel in Logib (Alter minus Ausbildungsjahre minus 6 Jahre Vorschule), ergibt sich bei den Mitarbeitenden des Kan- tons Zürich zwischen Frauen und Männern ein Unterschied von 3.2 Jahren: Die Frauen sind

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2.7 Jahre jünger und weisen 0.4 Ausbildungsjahre weniger auf. Somit resultieren 3.2 Jahre weniger an potenzieller Berufserfahrung (Ungenauigkeit aufgrund Rundung auf eine Dezi- malstelle).

Bei den stellenbasierten Merkmalen zeigen sich vergleichsweise geringe Unterschiede bei der Verteilung der Mitarbeitenden nach Geschlecht über die betrieblichen Kompetenzni- veaus. Während bei den Männern 78% der Stellen den obersten beiden Kompetenzniveaus zugeordnet wurden, sind es bei den Frauen sogar 85%.

Bei der beruflichen Stellung sind rund 11% der Männer in Stellen tätig, die einer der beiden höchsten Kaderstufen zugeordnet sind, bei den Frauen sind es lediglich 4%.

Es ist davon auszugehen, dass die angesprochenen Unterschiede in den stellenbasierten und persönlichen Merkmalen einen bedeutenden Teil des unbereinigten Verdienstabstandes von 6.0% erklären können.

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4.3 Ergebnisse der Regressionsanalyse

Im Folgenden werden die Ergebnisse der Regressionsanalyse dargestellt. Sie zeigen, wie viele Prozente Lohnunterschied bei gleichzeitiger Berücksichtigung der einzelnen Merkmale nicht erklärbar bleiben und somit dem Geschlecht als einzigem, in der Lohngleichung zusätz- lich verwendeten Merkmal, zugeschrieben werden können.

Kt. ZH

Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 1.6% weniger Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne ist nicht eingehalten Die methodengemäss angewandte Toleranzschwelle von 5% ist eingehalten Bewertungsstufe

R2 0.910

Interpretation von R2

Statistische Kennzahlen

Diskriminierungskoeffizient -0.0165

Standardfehler des Diskriminierungskoeffizienten 0.0008

Anzahl eingelesene Datensätze insgesamt 69’885

Grundgesamtheit (reguläre Arbeitsverträge) 69’885

Nicht berücksichtigt (Lernende, etc.) 33’673

Grundgesamtheit gültig / in die Analyse eingeschlossen 36’212

Frauen 23’006

Männer 13’206

Grundgesamtheit ungültig / nicht in die Analyse eingeschlossen 0

Datensätze mit Lohn 0 0

Ungültige / unvollständige Datensätze 0

Freiheitsgrade 36199

Test, ob die Lohndifferenz signifikant von Null verschieden ist

H0: Lohndiff. = 0%; HA: Lohndiff. <> 0 0%

Kritischer t-Wert

(Alpha = 5%, zweiseitig, N = Freiheitsgrad) 1.960

Teststatistik t 20.468

Signifikanz Ja

Test, ob die Lohndifferenz die Toleranzschwelle signifikant übersteigt H0: Lohndiff. = 5% zu Ungunsten der Frauen; HA: Lohndiff. > 5% zu

Ungunsten der Frauen 5%

Kritischer t-Wert

(Alpha = 5%, einseitig, N = Freiheitsgrad) 1.645

Teststatistik t -41.593

Signifikanz Nein

Standardregression

berücksichtigt sind persönliche Merkmale - Ausbildungsjahre - (potenzielle) Erwerbsjahre - Dienstjahre

arbeitsplatzbezogene Merkmale - Kompetenzniveau

- berufliche Stellung

Der Wert ist statistisch signifikant. Mit der statistischen Methode kann ein gesicherter Geschlechtseffekt festgestellt werden.

Das Modell erklärt 91% der Variabilität der Löhne

Obenstehende Tabelle ist gemäss dem Ausgabelayout der (früheren) Logib-Software erstellt worden. Sie enthält folgende Informationen:

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A) Bezogen auf die Standardregression gemäss logib-Methode:

• Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 1.6% weniger als Männer:

Das bedeutet, dass nach Berücksichtigung der aufgeführten Merkmale Ausbildungsjahre, (potenzielle) Erwerbsjahre, Dienstjahre, betriebliches Kompetenzniveau und berufliche Stellung eine Lohndifferenz von 1.6%, zuungunsten der Frauen verbleibt, die im vorliegenden Regressionsmodell nur durch das Geschlecht erklärt werden kann, da ansonsten neben dem statistischen Fehlerterm lediglich noch das Merkmal Geschlecht in der Lohn- gleichung enthalten ist.⁷

• Die Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im engeren Sinne ist nicht eingehalten:

Das bedeutet, dass das Geschlecht einen signifikanten Einfluss auf die Lohnhöhe auf- weist. Die Lohndifferenz per se, unabhängig von ihrem Ausmass, hängt also mit einer mindestens 95-prozentigen Wahrscheinlichkeit vom Geschlecht ab. Umgekehrt gesagt liegt die Irrtumswahrscheinlichkeit, dass die Unterschiede zwischen den Geschlechtern doch nicht systematisch, sondern zufällig wären, unterhalb von 5%.

• Die methodengemässe Toleranzschwelle von 5% ist eingehalten: Der Diskriminie- rungskoeffizient von 1.6% liegt unterhalb der gemäss der Logib-Methode verwendeten Toleranzschwelle von 5%. Diese gleicht jenen Teil aus, der durch weitere objektive, unternehmensspezifische Faktoren erklärt werden könnte und widerspiegelt auch, dass die Methode gewisse Vereinfachungen enthält.

Zusammengefasst kann festgehalten werden: Das Geschlecht weist einen signifikanten Ein- fluss auf die Lohnhöhe auf. Die modellgemäss mittels Geschlechtes erklärte Restlohndiffe- renz von 1.6% liegt aber deutlich unterhalb der Toleranzschwelle von 5%, die im Standard- Analyse-Tool basierend auf konzeptionell-methodischen Erwägungen hinterlegt ist.

7 Die «sonst gleichen Voraussetzungen» sind im Einzelnen die genannten persönlichen und Arbeits- platzbezogenen Merkmale. Logib schätzt anhand dieser Merkmale für jede Anstellung einen Lohn.

Dieser ist im Normalfall umso höher, je mehr Ausbildungsjahre, je mehr Erfahrungsjahre, je mehr Dienstjahre individuell vorhanden sind. Des Weiteren steigt die Lohnschätzung durch Logib an, je anforderungsreicher eine Stelle ist (betr. Kompetenzniveau) und je hierarchisch höher eine Stelle in der Kaderstruktur angesiedelt ist (berufliche Stellung).

Die Formulierung «Frauen verdienen unter sonst gleichen Voraussetzungen 1.6% weniger» bedeutet, dass der Übergang des Merkmals Geschlecht von 1 (Mann) zu 2 (Frau), eine Reduktion des durch Logib geschätzten (logarithmierten) Lohnes um 1.6% bewirkt, d.h. der berechnete Faktor (Regressi- onskoeffizient⁷) ist negativ: -1.6. Falls der Regressionskoeffizient (Faktor) für das Geschlecht positiv ausfällt, verdienen Frauen mehr als Männer.

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B) Zu den statistischen Kennzahlen:

Die Modellgüte der Regressionsgleichungen (R-Quadrat oder R2), beurteilt nach berei- nigtem R-Quadrat, fällt in der Standardregression inkl. arbeitsplatzbezogener Merkmale sehr hoch aus (0.91). Das Resultat kann als „sehr zuverlässig“ bezeichnet werden.⁸

Betreffend die anderen in der Tabelle enthaltenen statistischen Kennzahlen verweisen wir an dieser Stelle auf einschlägige Quellen wie Statistiklehrbücher. Ein Methodenbeschrieb zu Logib (Modul 1) selber findet sich auf der Webseite des eidgenössischen Büros für die Gleichstellung von Frau und Mann.⁹

8 Die Lohngleichung von Logib Modul 1 berechnet pro Merkmal einen Faktor (Regressionskoeffizien- ten des jeweiligen Merkmals), der die Einflussstärke und Richtung (positiv/negativ) des Merkmals auf die Lohnschätzung darstellt. Die Lohnschätzungen sollen die IST-Löhne so gut wie möglich abbilden, d.h. möglichst nahe bei diesen liegen. Um zu beurteilen, ob das gelingt, werden alle individuellen Ab- weichungen der Ist-Löhne zu den Lohnschätzungen berechnet. Es gibt negative Abweichungen (Ist- Lohn liegt unterhalb von Lohnschätzung) und positive Abweichungen (Ist-Lohn liegt oberhalb von ge- schätztem Lohn). Damit bei der Addition der Abweichungen nicht positive und negative Abweichungen miteinander verrechnet und so teilweise ignoriert werden, werden die Abweichungen vor dem addie- ren noch quadriert. Die Summe der quadrierten Abweichungen soll bei der iterativen Logib- Berechnung möglichst klein werden (OLS-Regression [OLS = «ordinary least squares»], d.h. «ge- wöhnliche Methode der kleinsten Quadrate»). Logib schätzt iterativ unter Anpassung der Faktoren für die fünf Merkmale solange individuelle Löhne, bis die Abweichung dieser geschätzten Löhne von den effektiv bezahlten Löhnen möglichst gering ist. Die perfekte multidimensionale Angleichung wäre er- reicht, wenn jeder IST-Lohn genau der Lohnschätzung entspricht, dann betrüge die Modellgüte 100%.

Diese wird R-Quadrat genannt und liegt zwischen 0 und 100%. Im vorliegenden Falle mit rund 91% ist die Modellgüte also sehr hoch und bedeutet, dass 91% der einzelnen Abweichungen der Streuung in der multidimensionalen «Ist-Löhne-Streuwolke» zu den multidimensionalen Lohnschätzungen erklärt werden können.

9 URL (abgerufen am 20.9.2021):

https://www.ebg.admin.ch/dam/ebg/de/dokumente/lohngleichheit/logib/methodenbeschrieb_logib_m1_

m2.pdf.download.pdf/Methodenbeschrieb%20Logib%20Modul%201%20und%202_DE.pdf

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4.4 Einhalten der Lohngleichheit – Bedeutung und Interpretation der Er- gebnisse

Für den vorliegenden Anlass der Lohngleichheitsanalyse, d.h. für das geänderte Gleichstel- lungsgesetz GlG stellt der Bund den Arbeitgebenden ein gratis Analyse-Tool zur Verfügung.

Dieses generiert auch einen standardisierten Bericht. Er ist nachfolgend in seinen wesentli- chen Zügen wiedergegeben.

Gemäss dem Standard-Analyse-Tool des Bundes (Instrument Logib, Modul 1) besteht eine begründete Vermutung einer Lohndiskriminierung nur, wenn aus der Lohnanalyse eine nicht durch objektive Faktoren erklärte, geschlechtsspezifische Lohndifferenz hervorgeht, die statistisch signifikant grösser ist als 5%. Liegt dieser Wert darunter, oder liegt er nicht signifikant darüber, so kann davon ausgegangen werden, dass keine begründete Vermutung einer Lohndiskriminierung vorliegt. Erstrebenswert ist jedoch grundsätzlich eine möglichst tiefe geschlechtsspezifische Lohndifferenz, die aber aufgrund der Vereinfachungen des Modells nicht bei Null, sondern innerhalb der Toleranzschwelle liegen muss.

Insofern sind grün („kein Geschlechtseffekt“) oder orange („Geschlechtseffekt vorhanden“) die beiden Zustände in der nachstehenden Ampel, die den Anforderungen des Gleichstel- lungsgesetzes genügen.

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Basierend auf den Ergebnissen der Standardanalyse lässt sich demzufolge für das Verwaltungs- und Lehrpersonal des Kantons Zürich festhalten:

Frauen verdienen bei sonst gleichen Voraussetzungen (gemessen an den standardi- sierten Qualifikationsmerkmalen und den arbeitsplatzbezogenen Faktoren, betriebli- ches Kompetenzniveau und berufliche Stellung) 1.6% weniger als Männer.

Ein Geschlechtseffekt ist vorhanden. Die unerklärte Lohndifferenz beträgt jedoch we- niger als 5 Prozent (‘Toleranzschwelle‘ * der Methode).

* Die Toleranzschwelle von 5 Prozent ist im Standard-Analyse-Tool basierend auf konzeptionell- methodischen Erwägungen hinterlegt.

Disclaimer

Das Ergebnis auf betrieblicher Ebene, d.h. die ausgewiesene unerklärte geschlechtsspezifische Lohndifferenz, macht keine Aussage bezüglich gruppenbezogener oder individueller Lohndiskriminierungen.

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4.5 Ergänzende Berechnung für Direktionen

4.5.1 Unbereinigter Verdienstabstand pro Direktion

Für die Direktionen des Kantons Zürich lauten die Ergebnisse der Berechnung des unbereinigten Verdienstabstands wie folgt:

Kt. ZH Gesamt (alle Mitarbeitenden aller Direktionen)

Baudirektion Bildungsdirektion Direktion der Justiz und des Innern

Mittelwert standardisierter Monatslohn (42 Std.)

Anzahl Anzahl Anzahl Anzahl

23’006 606 18’626 1’079

13’206 1’187 7’005 1’037

36’212 1’793 25’631 2’116

Berechnung

Aus Sicht Frauen - Lohn tiefer um: 624 247 965 801

6.0% 2.6% 8.8% 8.0%

Unbereinigter Verdienstabstand zu Ungunsten der Frauen:

Weibliche Mitarbeitende Männliche Mitarbeitende Gesamt

Finanzdirektion Gesundheitsdirektion Sicherheitsdirektion Staatskanzlei

Mittelwert standardisierter Monatslohn (42 Std.)

Anzahl Anzahl Anzahl Anzahl

509 300 1’844 31

579 194 3’126 46

1’088 494 4’970 77

Berechnung

Aus Sicht Frauen - Lohn tiefer um: 1’908 1’381 1’938 -880

18.1% 14.1% 20.9% -7.5%

Unbereinigter Verdienstabstand zu Ungunsten der Frauen:

Weibliche Mitarbeitende Männliche Mitarbeitende Gesamt

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4.5.2 Ergebnisse der Regressionsanalysen für die Direktionen

Nachstehend sind die Detailergebnisse für die Berechnungen der Standardregressions- analysen für alle Direktionen aufgeführt:

Direktion Gesamt Anz. W Anz. M^Anz.

Frauen verdienen unter sonst

gleichen Voraus- setzungen

Kann ein Geschlechts-

effekt nach- gewiesen

werden?

Die im Rahmen des Standard- Analyse-modells

angewandte Toleranz- schwelle von 5%

Modellgüte (R-Quadrat):

Wieviele Prozente der

Variabilität werden erklärt?

Kantonale Verwaltung ZH

gesamt 36'212 23'006 13'206 1.6% weniger ja ist eingehalten 91%

Baudirektion 1’793 606 1’187 1.8% weniger Ja ist eingehalten 90%

Bildungsdirektion 25’631 18’626 7’005 1.6% weniger Ja ist eingehalten 89%

Direktion der Justiz und

des Innern 2’116 1’079 1’037 1.6% weniger Ja ist eingehalten 92%

Finanzdirektion 1’088 509 579 0.4% weniger Nein ist eingehalten 94%

Gesundheitsdirektion 494 300 194 2.2% weniger Ja ist eingehalten 94%

Sicherheitsdirektion 4’969 1’843 3’126 2.0% weniger Ja ist eingehalten 93%

Staatskanzlei 77 31 46 3.0% mehr Nein ist eingehalten 91%

Basierend auf den Ergebnissen der Analysen anhand des Standard-Analysemodells des Bundes inkl. arbeitsplatzbezogener Merkmale für die Direktionen des Kantons Zürich lässt sich demzufolge festhalten:

Das Merkmal Geschlecht ist mit Ausnahme von zwei Direktionen ein Merkmal, das die Löhne signifikant (Signifikanzschwelle von 5%) (mit-)erklärt.

Frauen verdienen bei diesen fünf Direktionen bei sonst gleichwertigen Voraussetzungen (gemessen an den standardisierten persönlichen Merkmalen und den arbeitsplatzbezogenen Faktoren, betriebliches Kompetenzniveau und berufliche Stellung) zwischen 1.6% (Bildungs- direktion und Direktion der Justiz und des Innern) und 2.2% (Gesundheitsdirektion) weniger als die Männer.

Bei den anderen beiden Direktionen/Einheiten ist das Merkmal Geschlecht nicht auf dem Niveau von 5% signifikant. Es kann also nicht mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% oder mehr davon ausgegangen werden, dass das Geschlecht den Lohn systematisch beeinflusst.

In der Finanzdirektion und in der Staatskanzlei ist also sogar Lohngleichheit im engeren Sin-

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ne gegeben, in letzterer verdienen die Frauen unter ansonsten gleichwertigen Vorausset- zungen mehr als die Männer.

Das Ergebnis ist insofern erfreulich, als dass das positive Gesamtergebnis beim Kanton Zü- rich nicht durch die Situation in einzelnen Direktionen und Leistungsgruppen geschmälert wird. In den einzelnen Direktionen und bei den einzelnen Leistungsgruppen mit mehr als 100 Mitarbeitenden in der Analysestichprobe weist das Geschlecht entweder keinen statistisch ausreichend gesicherten Einfluss auf die Löhne auf oder aber der nachgewiesene Ge- schlechtseffekt liegt jeweils innerhalb des Toleranzbereichs der standardisierten Analyseme- thode.

5 Zitierte Quellen

Eidg. Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG (2017): «Standard-Analysemodell zur Überprüfung der Lohngleichheit zwischen Frau und Mann im Beschaffungswesen des Bundes (Methodenbeschrieb)», Bern Oktober 2017, abgerufen im November 2021 unter:

https://www.gleichstellungsgesetz.ch/pdf/analysemodell_ueberpruefung_lohngleichheit.pdf^. Schär Moser, M., Baillod, J. (2006): Instrumente zur Analyse von Lohndiskriminierung – Ori- entierungshilfe für die juristische Praxis, Hrsg.: Eidgenössisches Büro für die Gleichstellung von Frau und Mann EBG & Schweizerischer Anwaltsverband, Bern/Stuttgart/Wien: Haupt.

Schär Moser, M., Strub, S. (2011): Massnahmen und Instrumente zur Bekämpfung der ge- schlechtsspezifischen Lohndiskriminierung – Die Schweiz im Spiegel des europäischen Aus- lands, Dossier 79, SGB – Schweizerischer Gewerkschaftsbund.

perinnova compensation GmbH Aarau, im November 2021